数据更新与分析:收集港口作业效率提升后的相关数据,包括船舶在港装卸时间、货物周转时间、港口设备运行时间等 。分析这些数据的变化趋势,与历史数据进行对比,确定港口作业效率提升的具体程度 。例如,通过对比发现,港口装卸设备升级后,平均装卸时间缩短了 20% 。
参数调整:根据港口作业效率的变化,调整船期预测模型中的相关参数 。如缩短船舶在港停留时间的预测值,根据新的装卸效率数据,重新计算不同货物类型在该港口的装卸时间 。同时,考虑港口作业效率提升对船舶周转速度的影响,调整船舶在各港口之间的航行时间预测 。例如,如果港口作业效率提升使得船舶在港停留时间减少 1 天,那么在船期预测模型中相应减少该港口的停留时间,并根据新的周转情况调整后续航段的时间安排 。
模型验证与优化:使用调整后的模型对历史数据进行回测,验证模型的准确性 。计算预测误差指标,评估模型在新情况下的性能 。如果发现预测误差较大,进一步分析原因,可能需要重新调整参数或对模型结构进行优化 。例如,通过回测发现,调整后的模型在某些特殊货物的船期预测上仍存在较大误差,需要进一步研究特殊货物的装卸特点,对模型进行针对性优化 。
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